مجموعه داده‌های بزرگ‌تر برای آموزش هوش مصنوعی چالش‌های بزرگی برای مهندسان داده و خطرات بزرگی برای خود مدل‌ها ایجاد می‌کند. زمان آن رسیده است که تمرکز خود را به مدیریت و مدیریت مجموعه داده های کوچکتر تغییر دهیم.
داده‌ها در همه جا ممکن است آینده استقرار محاسبات ابری و لبه‌ای باشند، اما این احتمالات با مسائل مربوط به هزینه و مدیریت همراه است.
آیا مجموعه داده ها در همه جا پراکنده شده اند؟ در اینجا نحوه قرار دادن آنها در یک کاتالوگ منفرد و قوی با بسته نقطه خالی R و یک سند Quarto آورده شده است.
توانمندسازی سازمان‌های مبتنی بر داده‌ها نیازمند ابزارها و شیوه‌های مناسب و رئیسی است که آن را دریافت کند. در اینجا نحوه توضیح مفاهیم حیاتی داده برای مدیرعامل خود آورده شده است.
GraphOS یک ساختار اجرایی و معماری ماژولار برای ایجاد، اتصال و مقیاس بندی شبکه های بزرگ برنامه ها، خدمات و داده ها ارائه می دهد.
این ابتکار نتیجه همکاری ارائه‌دهنده خدمات مدیریت شده Apache Kafka با شرکت‌هایی مانند MongoDB، Pinecone، Rockset، Zilliz، Google Cloud و Microsoft Azure است.
جدیدترین نسخه Spotfire آن را به یک پلتفرم تجسم و تجزیه و تحلیل داده‌های سرتاسر تبدیل می‌کند که ابزارهای علم داده، استریم و مدیریت داده را ترکیب می‌کند.
ادغام محصولات موجود آن مانند Synapse و Power BI به شرکت‌ها کمک می‌کند تا حجم کاری را ترکیب کنند و در عین حال سربار، پیچیدگی و هزینه‌های یکپارچه‌سازی فناوری اطلاعات را کاهش دهند.
هدف به‌روزرسانی‌های Delta Lake کمک به متخصصان داده برای ایجاد قابلیت‌های هوش مصنوعی برای شرکت خود با مدل‌های پایه MosaicML و Hugging Face است.
رهبران صنعت توافق دارند که حاکمیت داده متعلق به همه افراد در فناوری اطلاعات است. مدیریت حریم خصوصی، امنیت و قابلیت اطمینان داده ها بر تمام جنبه های کسب و کار تأثیر می گذارد.
زیرا ایجاد خطوط لوله داده قابل اعتماد دشوار است و اولین قدم برای تبدیل شدن به یک سازمان مبتنی بر داده اعتماد به داده های شماست.
پلتفرم مشاهده‌پذیری داده Acceldata به شرکت‌ها قابلیت اطمینان، عملکرد و استفاده از پلت‌فرم‌های داده را نشان می‌دهد و به تضمین کیفیت داده‌ها و در عین حال کنترل هزینه‌ها کمک می‌کند.
مهاجرت مبتنی بر برنامه، مبتنی بر فایل، و مبتنی بر بلوک، همگی محاسن و موارد استفاده خاص خود را دارند. انتخاب راه حل مناسب با درک تفاوت های آنها شروع می شود.
استاندارد واقعی برای پردازش جریانی بلادرنگ گاهی اوقات پیچیده و یادگیری آن دشوار است. با درک این اصول اصلی شروع کنید.
برنامه‌ای را بنویسید، بسازید و اجرا کنید که داده‌ها را با استفاده از Hibernate، JPA و الگوی مخزن به یک پایگاه داده رابطه‌ای و از آن ادامه می‌دهد.
در حالی که استفاده از هوش مصنوعی همچنان در حال پیشرفت است، انسان ها باید نگهبان حفظ داده های با کیفیت باشند.
SQL روشی مناسب برای مدیریت و پرس و جوی داده های شما است، اما پرس و جوهای بد نوشته شده می توانند پایگاه داده شما را محدود کنند. در اینجا هفت تله رایج SQL و نحوه اجتناب از آنها آورده شده است.
روندهای اخیر به جای تعقیب چیزهای جدید و جالب، بازگشت به اصول ابری مانند داده ها، توسعه، استقرار و امنیت را نشان می دهد.
رکوردهای داده های جریانی معمولاً کوچک هستند و تنها در کیلوبایت اندازه گیری می شوند، اما جریان اغلب بدون توقف ادامه می یابد.
ابر داده خاص صنعت برای کمک به نهادهای دولتی در رعایت استانداردهای امنیتی و انطباق طراحی شده است.
